辅助变量最小二乘辨识的均方收敛性

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：caohf

【摘要】

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利用随机过程理论,首次证明了递推辅助变量最小二乘(RIVLS)的收敛性,研究了RIVLS算法的收敛速率,给出估算RIVLS算法均方参数估计误差上界的计算公式.分析表明,当辅助矩阵与信

【作者】

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丁锋丁韬杨家本康飘焱兰鸿森胡红页唐洪性

【机构】

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清华大学自动化系,,福建炼油化工有限公司,

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

辅助变量法辨识参数估计

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利用随机过程理论,首次证明了递推辅助变量最小二乘(RIVLS)的收敛性,研究了RIVLS算法的收敛速率,给出估算RIVLS算法均方参数估计误差上界的计算公式.分析表明,当辅助矩阵与信息矩阵的乘积是非奇异阵,且关于辅助向量的弱持续激励条件成立时,均方参数估计误差以(1/t)的速率收敛于零.这一研究结果对于提高RIVLS算法的实际应用效果具有重要意义.数字仿真例子表明了该结论的正确性 .

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